【美高梅集团4688】Python生成器

  要创建一个generator,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator:

  在这里,generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行,遇到return语句或者最后一行函数语句就会返回。而变成generator的函数,在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。可以用一个简单的例子展示如下:

  调用该generator时,首先生成一个generator对象,然后用next()函数不断获得下一个返回值:

  当我们创建了一个generator后,基本上永远不会调用next(),而是通过for循环来迭代它,并且不需要关心StopIteration的错误。

  但是用for循环调用generator时,发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值,必须捕获StopIteration错误,返回值包含在StopIteration的value中。

>>> g = fib(6)
>>> while True:
...     try:
...             x = next(g)
...             print('g:', x)
...     except StopIteration as e:
...             print('Generator return value:', e.value)
...             break
...
g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
Generator return value: done 
>>> f = fib(6)
>>> f
<generator object fib at 0x000002B3BA96F150>

  如果列表元素可以按照某种算法推算出来,可以在循环的过程中不断推算出后续的元素,这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。

 

  比如,斐波拉契数列(Fibonacci),除第一个和第二个数外,任意一个数都可以由前两个数相加得到:1,1,2,3,5,8,13,21,34,……。斐波拉契数列用列表生成式写不出来,但是用函数把它打印出来却很容易:

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

# 注意,a, b = b, a + b这条语句相当于:
t = (b, a + b)  # t是一个tuple
a = t[0]
b = t[1]
>>> for n in fib(6):
...     print(n)
...
1
1
2
3
5
8

  这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator:

  创建L和g的区别仅在于最外层的[]和(),L是一个list,而g是一个generator。

  同样的,把函数改成generator后,我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值,而是直接用for循环来迭代:

  如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的for循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。

  我们可以直接打印出list的每一个元素,如果要打印出generator的每一个元素,可以通过next()函数获得generator的下一个返回值。generator保存的是算法,每次调用next(g),就计算出g的下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration的错误。也可以用for循环:

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'
>>> def odd():
...     print('step 1')
...     yield 1
...     print('step 2')
...     yield 3
...     print('step 1')
...     yield 5
...
>>> o = odd()
>>> next(o)
step 1
1
>>> next(o)
step 2
3
>>> next(o)
step 1
5
>>> next(o)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x000002B3BA7D79E8>
>>> for n in g:
...     print(n)
...
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

 

  通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,如果创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

  可以看出,fib函数实际上定义了斐波拉契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意的元素,这种逻辑其实非常类似generator。也就是说,上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator,只需要把print(b)改为yield
b就可以了:

  可以看到,odd不是普通函数,而是generator,在执行过程中,遇到yield就中断,下次又继续执行。执行3次yield后,已经没有yield可以执行了,所以,第4次调用next(o)就报错。

 

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